免费硕士学士论文 人工智能在储能电站运行管理中的应用研究
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1. 绪论
随着全球能源结构的深刻转型和“双碳”战略的持续推进，新型电力系统建设已成为核心任务[9]。在此背景下，储能电站作为连接电源、电网和用户，并提供多种服务的关键基础设施，其重要性日益凸显[9,25,31]。尤其以电化学储能为代表的新型储能技术正在经历爆发式增长，并在新能源并网消纳、电网稳定性维持以及参与电力市场交易等方面发挥着不可替代的作用[25,31,45]。
然而，传统的储能电站运行管理方式在面对日益复杂的电力系统环境和激烈的市场竞争时，面临诸多严峻挑战[7,23,24,34]。这些挑战主要体现在安全性、经济性、效率和系统复杂性等方面[7]。例如，储能系统的安全性是行业发展的底线，但传统运维手段往往难以应对复杂多变的运行工况，导致安全隐患频发且运维成本不断攀升[24,40]。同时，随着高比例新能源的接入和巨大用电需求的增长，传统“人工+经验”调度模式在效率和安全性方面已显不足[33]。此外，如何在保障电网稳定性前提下优化能量调度策略、最大化储能电站经济收益，以及打破传统能源管理中经济性、稳定性和环保性构成的“不可能三角”困境，亦是行业亟待解决的问题[7,14]。
人工智能（AI）技术的快速发展及其与能源领域的深度融合，为应对上述挑战提供了全新的机遇和有效的解决方案[4,12,16,18,27]。AI在数据分析、模式识别、预测预警、智能决策和自动化控制等方面的能力，能够显著提升储能电站的运行效率、安全性、可靠性和经济性[6,13,15,20,23,24]。通过引入AI技术，储能系统能够实现由被动响应向主动预测和智能决策的转变，例如，通过电芯预诊断系统提升安全保障水平，通过智能调度优化充放电策略以提高能源利用效率和储能收益，以及通过智能运维减少设备故障并降低运维成本[6,23,24,40]。在AI赋能下，储能电站正从单一“储放工具”升级为具有自主决策能力的“智慧能源节点”，重新定义其价值定位[5]。
本综述旨在系统梳理人工智能在储能电站运行管理中的关键技术、典型应用领域、当前面临的挑战以及未来发展趋势。通过对现有研究成果的分析与综合，本文将深入探讨AI技术如何辅助储能电站实现全生命周期管理，包括但不限于安全预警、智能运维、能量优化调度及电力市场交易策略的制定等方面。期望本综述能为相关领域的科研人员和工程技术人员提供有价值的参考，推动人工智能技术在储能领域的进一步研究和实践应用。
本文后续章节将按照以下结构展开：首先，介绍人工智能在储能电站安全管理中的应用；其次，阐述AI赋能下的智能运维技术；接着，探讨AI在储能电站能量管理与优化调度中的作用；随后，分析人工智能在储能电站参与电力市场交易中的策略；最后，总结当前研究面临的挑战，并展望人工智能在储能电站运行管理领域的未来发展方向。
2. 储能电站运行管理概述与挑战
储能电站作为现代能源系统的关键组成部分，其高效、安全运行对于保障电网稳定和提升可再生能源消纳水平至关重要。储能电站的运行管理涵盖多个核心环节，主要包括精细化日常维护、实时性能监测、高效故障排除、全方位安全管理以及大数据分析等，旨在保证电站长时间连续安全运行，并支持调峰调频、削峰填谷等多种电力服务以实现其经济和环境价值[1,31]。在智能储能系统中，能量管理系统作为核心，负责采集能源生产和消耗数据，进行供需分析和调度，实现能源的高效利用；在此指导下，智能控制系统协调控制各组件，实现能源的精确管理[37]。本质上，储能系统通过调节能源供应侧和需求侧，尤其是依托灵活的能源管理策略，利用先进的数据处理与算法，来优化能源利用和价值实现[25]。
然而，传统的储能电站运行管理模式面临诸多挑战和局限性。在运维层面，传统的人工巡检方式效率低下、成本高昂，且缺乏有效的管理工具，难以满足现代储能电站对安全与高效运行的需求[1,16,31]。此外，设备可靠性预测及故障发生时机的把握长期困扰电力运维人员[29]。在调度管理方面，传统方法难以精确预测能源供需，负荷预测精度不足，导致发电计划不合理，易产生电力过剩或短缺；同时，电力市场价格信号复杂且波动频繁，仅依靠人工或固定策略难以实现最优化收益[5,7,41]。传统基于随机优化与鲁棒优化的策略对源荷预测精度要求较高，难以准确表征光-蓄系统的不确定性，同时在线应用存在较大挑战[8]。另外，储能电站结构复杂，设备供应商、系统集成商和运营商之间数据不互通，加之设备标准、接口及通信协议差异明显，增加了系统集成和协调的难度，限制了通过实际工程应用反向推动技术进步[7,31]。传统管理方式也难以有效处理和分析储能系统产生的海量运行数据，从而影响决策的及时性和准确性[20,27]。同时，安全问题日益凸显，单靠被动安全措施已难以应对，锂电池热失控风险尤其引发关注，进而影响储能装置的调用率[6,24,26]。上述因素导致部分储能电站在运行效率、可靠性和新能源配储利用率上均处于较低水平[23,31]。
随着全球能源转型的加速与新能源高渗透率并网的普及，电力系统面临诸多挑战，包括风光发电随机性和间歇性所引起的并网点功率波动、电网稳定性考验以及不可避免的弃风弃光现象[8,15,16,25]。电力需求的不确定性和波动性进一步加剧了供需失衡的矛盾[16]。作为调节手段，储能电站的规模不断扩大，尤其是步入GWh级时代后，大规模电站的建设和运维难度呈指数级增长[6,23]。行业正从“规模扩张”向“价值重构”或“价值深耕”阶段转变，对技术创新、降本增效提出了更高要求[3,21,24,43]。在此背景下，传统运行管理模式的局限性日益明显，对更加智能、高效的管理手段需求迫切[6]。特别是在电力市场化深化和新型电力系统构建过程中，储能电站有望在源、网、荷、储各环节中发挥更大价值，这需要突破能源管理瓶颈，实现全生命周期的数字化和智慧化管理[23,25,41]。因此，提升储能电站运行管理的智能化水平成为应对当前挑战、保障储能电站安全稳定运行并提升综合效益的关键。
3. 人工智能在储能电站运行管理中的关键技术
随着新型电力系统的迅速发展以及可再生能源渗透率的不断提高，储能电站在维持电力系统稳定运行和优化能源配置方面的作用日益凸显。储能电站运行管理面临众多挑战，例如复杂的运行状态监测、准确的预测与故障诊断以及高效的调度与优化决策等。依托数据分析、模式识别与智能决策能力，人工智能（AI）技术为解决这些问题提供了行之有效的方法[9]。
本章旨在详细介绍人工智能在储能电站运行管理中应用的关键技术，并深入分析其在解决储能管理问题中的作用。
人工智能赋能储能电站运行管理的核心在于利用先进的算法和模型，对储能系统产生的海量、多源数据进行深度挖掘与智能分析。这一过程涵盖了从基础的数据采集与预处理，到复杂的预测、诊断、优化以及智能调度等多个层面。作为AI的核心技术，机器学习（ML）和深度学习（DL）在储能领域的预测、诊断和优化任务中展现出了广泛的应用潜力，例如电池状态估计、寿命预测、故障诊断，以及负荷与电价预测[9]。同时，强化学习（RL）和深度强化学习（DRL）为储能系统的智能调度及复杂决策问题提供了全新解决方案，尤其适用于动态和不确定的环境[42]。另外，大数据分析技术作为处理储能电站海量复杂数据的基础，能够从中提取有价值的信息，为各项智能应用提供支持[9]。利用数字孪生技术，通过构建储能系统的虚拟模型，实现物理实体与数字世界之间的实时交互与仿真分析，为状态监控、故障诊断和运行优化提供了直观且强大的平台[41]。此外，新兴的AI大模型凭借其强大的数据融合、知识推理和泛化能力，有望突破传统模型的局限，在复杂系统建模和智能决策中发挥关键作用[7,41]。同时，针对储能电站的特定应用需求，如能量管理系统（EMS）、电池管理系统（BMS）以及电力转换系统（PCS）之间的协同，3S融合技术通过打通系统间的数据链路，为实现全流程的智能联动奠定了坚实基础[20]。
本章后续内容将围绕上述关键人工智能技术展开，详细阐述其基本原理、具体方法以及在储能电站运行管理中不同应用场景下的实践。首先，我们将探讨所有智能应用的基础——数据采集与预处理技术。
3.1 数据采集与预处理
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3.2 机器学习与深度学习
| 主要应用领域 | 典型ML/DL技术示例 | 核心作用或功能 | 带来的效益/提升 |
|---|---|---|---|
| 状态评估与寿命预测 | NN, SVM, Transformer, 增量学习 | 精准估计SOH/SOC；预测电池老化趋势和寿命 | 延长电池寿命(10-15%, 20%)；优化充放电策略；提高资产价值 |
| 故障识别与预测性维护 | CNN, RF, Isolation Forest, 决策树 | 识别故障模式(短路, 过充/放)；预测设备故障概率/时机 | 极早期预警(提前7天, 72小时)；故障定位时间缩短(30秒, 1分钟)；降低运维成本；避免安全事故；提高预警准确率(>95%, 99.7%) |
| 负荷与电价预测 | 时间序列模型, DL, 大模型 | 精准预测能源供需、新能源出力、未来电价波动 | 优化供需平衡；降低成本；提高效率；提升预测准确率(90%-98.3%) |
| 运行优化与智能调度 | RL, DRL, 大数据+AI | 动态调整充放电策略；最大化经济效益；平衡多目标 | 提升经济效益(10%, 15%, 40%)；提高能源利用效率；增强电网稳定性；支持电力市场交易 |
| 优化控制与热管理 | AI算法应用于PCS控制, 热管理系统 | 提高PCS效率/可靠性；优化温控策略；稳定电芯温差 | 提高系统效率；延长设备寿命 |
| 系统编程与安全边界 | AI算法 | 优化储能系统编程；解决复杂场景安全边界问题 | 提升系统鲁棒性与安全性 |
| 全生命周期数字化管理 | 大数据+AI平台 (HyperAI, iSolarBPS等) | 覆盖选址到运维全流程；数据挖掘；性能监控与优化 | 降低运维复杂度；提升电站整体性能 |
机器学习（ML）和深度学习（DL）技术作为人工智能的核心组成部分，在储能电站的运行管理中展现出广阔的应用前景[9]。这些技术通过强大的数据分析和模式识别能力，显著提升了储能系统的智能化水平，涵盖设备状态评估、寿命预测、故障诊断、负荷与电价预测以及策略优化等多个关键环节。
在储能设备的状态评估与寿命预测方面，ML/DL算法能够深入分析海量电池运行数据，例如电压、温度、充放电速率等[2]，从而实现电池健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）的精准估计[10]。基于深度学习算法，可以训练出高精度的电池状态估计模型[10]。神经网络或支持向量机等算法结合电池参数数据，可实时估计电池的SOC[10]。机器学习算法通过分析电池的充放电循环数据，能够预测电池的SOH和老化趋势[10]，甚至通过增量学习算法更好地预测电池的衰退趋势和容量变化[13]。基于Transformer架构的模型尤其适用于对电池退化趋势进行超前预测[2]，结合机理模型与深度学习算法的双登储能AI智眸系统亦可进行全维度智能防护[40]。这些预测结果为优化充放电策略以延长电池寿命提供了依据[2,10]。有研究表明，AI算法能够将电池健康度预测精度提升至95%以上，并延长电池寿命10%-15%[18]。例如，海博思创的HyperAI平台通过机器学习建立电池老化模型，在实际项目中实现了容量衰减趋势的精准预测[11]。
故障识别与预测性维护是ML/DL在储能运行管理中的另一项重要应用。通过学习设备在正常和故障状态下的历史数据特征，机器学习算法能够构建故障预测模型[19,28]，用于预测设备的故障发生概率和剩余使用寿命[39]。深度学习算法能够通过分析电池的电压、电流波形等数据，识别电池内部的短路、过充、过放等故障模式[10,20]。结合大数据分析，AI算法可以预判电池过热、电压失衡等风险，提前触发告警[1]，甚至实现极早期的风险预警，例如提前预警热失控风险[17]。多种机器学习模型被应用于预测性维护和异常检测，例如随机森林用于预测性维护，Isolation Forest用于异常检测，以及决策树用于智能告警[34]。卷积神经网络（CNN）模型特别适合从原始传感器数据中学习复杂模式，可用于检测轴承故障等细微变化[28]。具备自学习能力的AI算法体系能够识别已知故障，并预测潜在问题[38]。例如，阳光电源的GeneSafe算法集群能够实现提前7天主动预警异常[24]，双登AI智眸系统甚至可提前72小时预警电芯级异常[40]。宁德时代的天恒・智储平台通过融合AI与机理算法，提高了故障预警的准确率[43]。海博思创基于大数据的反演技术建立了储能电站AI模型，实现了高达99.7%的告警预警精确率[23]。这些预测性维护措施有助于制定预防性维护计划[1]，有效避免安全事故的发生[20]，降低维护成本[23]。科硕数字人利用机器学习和统计模型，通过对历史数据和实时数据进行综合分析，建立了科学的故障预测模型[36,39]。
在负荷和电价预测方面，ML/DL技术能够通过分析大量的历史数据训练出高精度的预测模型[10]。人工智能通过分析历史气象数据、实时天气信息以及地形、资源特性等差异，能够精准预测可再生能源的发电量[15,29]，为电网调度提供科学依据[9]。同时，AI技术能够通过分析历史电价数据、市场供需关系等因素，预测未来的电价波动[10]。这些预测结果是实现储能系统优化供需平衡、降低成本和提高效率的基础支撑[13]。例如，南方电网的“大瓦特”电力大模型将系统负荷预测准确率提升至98.3%[14]，谷歌DeepMind与英国电网合作的风电预测系统可提前36小时预判发电量波动[14]。弘正储能的AI算法体系也用于预测未来负荷需求、新能源发电功率和电力市场价格[5]。
ML/DL技术还被广泛应用于储能系统的运行优化与智能调度。强化学习（RL）算法能够结合电力需求、电价、电池状态等数据，动态调整储能系统的充放电策略，以最大化系统的经济效益[10]。RL算法还可以在微电网调度中动态平衡经济性、稳定性与环保性指标，实现秒级响应[35]。AI结合大数据分析与强化学习，能够对新能源储能系统进行智能调度，动态调整充放电策略[2]。基于大数据的反演技术和AI模型可以生成动态调度策略[23]。清华大学团队研发的AI调度模型在实际应用中显著提升了光伏消纳率和套利能力[11]。科华数能通过强化学习算法动态调整交易策略[11]。在工商业储能场景中，AI算法通过强化学习构建动态收益模型，兼顾电池损耗控制与资产收益最大化目标，优化充放电策略，有效提升项目运营收益[5]。远景储能开发的AI大模型通过气象和负荷预测优化电价套利策略，提升收益[18]。此外，AI算法也用于优化电力电子变换器的控制策略，提高效率和可靠性[10]，以及优化热管理系统，例如阳光电源PowerTitan 2.0搭载的AI仿生热平衡模块可智能切换工作模态，稳定电芯温差[3]。AI算法也被用于优化储能系统编程，解决复杂场景下的安全边界问题[18]。海博思创的3S融合技术通过深度学习算法，能够自动优化电池充放电策略，确保电站性能指标维持在最佳水平[20]。
总而言之，机器学习和深度学习技术通过对电力系统运行数据进行深入分析，挖掘数据背后的模式、趋势及异常情况[9]，极大地提高了数据分析效率，并从海量数据中挖掘出高价值信息。这些技术使能了精准的状态评估、超前寿命预测、智能故障预警与诊断、高精度负荷/电价预测以及动态优化调度，为储能电站的高效、安全、经济运行提供了强大的技术支撑。通过利用百亿级样本和亿级参数规模的AI模型，能够实现精确的预测与诊断，全面监控和优化电站运行[23]。海博思创等企业利用AI实现了储能电站从选址、建设到运维的全流程数字化管理，降低了运维复杂度[18]。阳光电源iSolarBPS系统运用五维诊断模型覆盖多项核心指标[11]。不同ML/DL模型各具特点，例如深度学习在处理大规模时间序列数据和复杂模式识别方面表现出色（如Transformer、RNN），CNN擅长处理图像或波形等网格状数据中的复杂模式，而传统的机器学习算法如随机森林、SVM等在特定预测和分类任务中也展现出强大的能力和可解释性。强化学习则特别适用于需要动态决策和序列优化的场景。这些技术的应用正在重塑储能电站的运营模式，推动储能行业迈向智能化新时代。
3.3 强化学习与深度强化学习
强化学习（RL）与深度强化学习（DRL）作为人工智能领域的重要分支，在储能电站的运行管理中展现出显著的应用潜力。这些技术的核心在于使智能体通过与动态环境的持续交互自主学习最优决策策略，以应对储能系统运行中固有的不确定性和时变性 [42]。与传统的优化方法不同，RL/DRL算法无需建立精确的系统数学模型，而是通过试错和奖励机制逼近最优控制或调度方案，特别适用于高维、非线性的复杂能源系统寻优问题 [2,30]。
在储能电站的具体应用场景中，RL/DRL算法被广泛用于智能调度和优化控制。例如，在光伏抽水蓄能互补系统中，智能调度问题可被建模为马尔可夫决策过程（MDP），并利用DRL算法求解最优运行工况；深度确定性梯度策略算法（DDPG）已被成功应用于在线智能调度策略的求解 [8]。在微电网及源网荷储一体化系统中，RL算法能够实现经济性、稳定性与环保性等多目标的动态平衡与协同优化 [7,35,41]。这些算法可针对分布式能源的大规模接入和实时性要求，提供秒级甚至毫秒级的快速响应和精确控制 [7,14,35]。
此外，RL/DRL在工商业储能等细分领域也发挥着关键作用。通过构建动态收益模型，并结合电池的实时状态、电价、电力需求等信息，RL算法能够实时优化充放电策略，在兼顾电池健康损耗控制与资产收益最大化之间实现动态平衡，从而有效提升项目运营收益 [5,10]。这凸显了RL算法在处理多目标优化和适应实时变化环境方面的优势。
然而，虽然深度强化学习在解决连续决策问题方面表现出一定的有效性 [44]，但其数据利用效率较低。为提升性能并降低成本，分布式深度强化学习（DDRL）等改进方法已被提出，并在其他领域取得成功 [44]，这为未来储能系统中DRL应用的研究提供了潜在方向。总的来说，强化学习和深度强化学习凭借其自适应、无需精确建模以及处理复杂决策问题的能力，正成为推动储能电站运行管理智能化和最优化的重要技术手段 [42]。
3.4 大数据分析
随着储能电站规模的扩大和复杂性的增加，其运行管理产生了日益增长的、多源异构的海量数据，涵盖设备状态、环境条件、电网交互、市场价格等多个维度[6,9]。
| 核心作用 | 应用领域/功能 | 实现方式/方法 | 带来的效益/结果 |
|---|---|---|---|
| 信息提取与模式发现 | 发现运行中的潜在模式、异常和趋势 | 深度挖掘、统计分析、AI算法融合 | 为预测、诊断、决策提供支持；识别潜在规律和异常模式 |
| 预测与预警 | 预测组件寿命/性能下降；预判设备缺陷隐患；安全预警 | 运行数据深度挖掘、趋势分析、数据驱动技术 | 制定预防性维护计划；主动安全防御；提高预警准确率 |
| 优化决策支持 | 能源配置优化；电力市场供需分析；运营策略优化 | AI大数据模型计算、数据驱动策略 | 用电量/成本/能耗最优化；智能交易决策；提升运营经济性 |
| 全生命周期价值挖掘 | 设计优化、收益评估、资产运营与维护 | 深度数据挖掘、整合多维度数据 | 实现闭环管理；打破数据孤岛；辅助项目经济评价/规划设计 |
| 基础数据处理与支撑 | 处理海量多源异构数据；集成不同维度数据 | 物联网、云计算、数据清洗、特征提取、数据平台 | 提供高质量数据输入；实现数据统一管理和分析 |
在此背景下，大数据分析技术在储能电站运行管理中发挥着至关重要的作用[9]。
大数据分析的核心在于从这些海量数据中提取有价值的信息，用于发现储能系统运行中的潜在模式、异常和趋势，为预测、诊断和决策提供支持[1,19]。例如，通过对运行数据的深度挖掘和趋势分析，可以预测储能系统组件（如电池）的寿命和性能下降趋势[1,31]，并提前预判设备缺陷隐患，从而制定预防性维护计划[20,29]。一些平台通过大数据分析挖掘电芯内部机理，优化参数和运行阈值，提供预防性诊断分析服务[20]。此外，基于数据驱动的安全预警技术利用大数据和统计分析捕捉异常信号，支持主动安全防御[26]。
数据挖掘、统计分析以及与人工智能算法的融合是大数据分析的关键方法[18,31,39,45]。这些技术能够从庞大的基础数据中识别出潜在规律和异常模式[19,24]。通过大数据分析和AI大数据模型的计算，可以智能优化能源配置，实现用电量、成本和能耗的最优化效果[29]，例如应用于“源网荷储”一体化绿色微电网中[29]。大数据分析还被用于电力市场的供需分析，为电力交易提供智能化决策支持，促进市场高效运作[9]。在储能电站的运营层面，整站级深度数据分析能够优化充放电策略并进行全面均衡调控，从而提升电站的运营经济性[43]。结合电网负荷峰谷数据动态调整储能策略，亦可提升电站经济性[1]。智能调度系统结合大数据分析与强化学习，能够动态调整储能系统的充放电策略[2]。
大数据分析不仅服务于运维和调度，还贯穿储能电站的全生命周期。例如，通过深度数据挖掘可以实现从设计优化到收益评估的闭环管理[40]。人工智能与大数据技术的深度融合使得从前期的选址、建设规划到后期的资产运营与维护的全生命周期管理成为可能，打破了传统的分阶段、单场景数据应用模式[23]。通过整合企业负载、气象信息、电力政策等多维度数据，大数据分析支持AI算法模型分析不同方案的投资收益数据，生成最优配置方案，辅助项目经济评价及规划设计[5]。一些先进平台，如宁德时代的“天恒・智储”平台[18]和海博思创的AI智能运维平台[20]，均融合大数据与AI算法，覆盖智能预警、运行分析等全链条管理。能环宝AI智能数据监测系统则利用强大的数据分析和预警功能，实时展示设备性能、故障管理、财务等详细数据，为决策提供依据[36]。依托物联网与云计算技术实现海量数据的采集、传输和处理，为大数据分析提供了基础支撑[1,31]。构建储能资产数字孪生平台并依托深度数据挖掘，进一步增强了管理的智能化水平[29,40].
3.5 数字孪生
| 应用阶段/领域 | 核心功能或实现 | 带来的主要价值或效益 | 典型实践示例 |
|---|---|---|---|
| 运行监控与状态评估 | 构建虚拟模型，实时映射物理实体；直观呈现设备状态 | 深刻理解设备运行状况；迅速发现潜在问题；监控可视化 | “源网荷储”微电网可视化监控 ([29]) |
| 故障诊断与预测维护 | 模拟不同工况表现，提前识别风险；结合实时数据进行诊断 | 提高风险预判准确率(99.7%)；缩短故障分析时间(5分钟)；提前识别安全风险；实现少人/无人值守运维；降低运维成本 | 双登“数字孪生+影子分析” ([40])；宁德时代电池虚拟CT ([43]) |
| 运行优化与智能控制 | 集成数据，进行仿真分析；制定/优化控制策略 | 支持全生命周期管理(设计到运维)；通过仿真优化调度策略；提升运行效率(20%)；支持智能辅助决策 | 浩博思创 HyperAI 数字孪生体系 ([14])；国网江苏电力新型电网控制系统 ([32]) |
| 建设阶段管理 | 整合施工信息，模拟建筑实体；数据分析预测进度/风险 | 优化施工安排；预警风险；监控质量 | 智能建造体系应用 ([45]) |
数字孪生技术在储能电站运行管理中的应用潜力十分巨大。该技术通过构建储能电站及其组成部分的虚拟模型，实现对物理实体的实时映射、监控和仿真分析[23,31]。这种虚实联动为储能电站的状态评估、故障诊断、预测性维护以及运行优化提供了关键支撑。
在状态评估与监控方面，数字孪生通过集成实时运行数据，能够直观呈现储能电站及其关键设备（如电池簇）的当前状态。例如，中国能建中能装备北京设备公司的“源网荷储”一体化绿色微电网项目采用了数字孪生的三维建模技术，实现了监测控制的可视化，并对园区内的电、水、气、环境等多源数据进行集成分析[29]。这种可视化能力不仅帮助运维人员深刻理解设备运行状况，同时也能迅速发现潜在问题[23]。
在故障诊断与预测性维护方面，数字孪生发挥着核心作用。通过对数字孪生模型进行仿真分析，可以模拟储能系统在不同工况下的表现，从而提前识别潜在风险[5]。结合实时数据，数字孪生技术支持新型储能安全预警技术的攻关[26]。例如，双登公司研发的“数字孪生+影子分析”模型显著提升了系统级风险预判准确率，可达99.7%[40]。电池虚拟CT等技术产品也是数字孪生理念的应用体现，能大幅缩短故障分析时间，如宁德时代的技术可在5分钟内完成故障问题分析[43]。同时，数字孪生依托对设备状态的持续监测与趋势分析，有助于运维人员提前识别安全风险，实现少人或无人值守，并保证在故障发生时的迅速响应与解决，从而大幅降低运维成本[3]。
在运行优化与智能控制方面，数字孪生为决策提供了仿真与分析平台。该技术可应用于储能系统全生命周期管理，涵盖设备监测、数据分析以及控制策略的制定与优化[3,21]。基于数字孪生平台，通过深度数据挖掘实现了从设计优化到收益评估的闭环管理[40]。结合人工智能算法，数字孪生能够模拟复杂运行场景，优化储能系统调度策略。例如，浩博思创利用HyperAI构建数字孪生体系，通过全局最优策略驱动储能充放电动作，实现了运行效率提升20%[14]。此外，数字孪生还被探索用于电网智能辅助决策和调控[30]；国网江苏电力则利用融合数字孪生技术的新型电网运行控制系统，实现了对电网设备的智能分析与控制，并能推演电网运行态势、锁定潜在风险[32]。在储能电站建设阶段，数字孪生模型同样发挥关键作用，能够整合施工现场信息、模拟建筑实体，并通过数据分析预测施工进度、预警风险和监控质量，从而优化施工安排[45]。构建基于数字孪生的智能化全流程业务闭环，也是实现超充建设智能化的重要途径[7]。
数字孪生系统性能的关键在于数据集成、模型精度与虚实交互。高性能的数字孪生系统依赖于高度聚合的数据平台，例如浩博思创利用HyperAI构建的数字孪生体系，通过数据平台训练和优化各类模型[7,41]。海博思创的“海博云”大数据平台融合了数字孪生、人工智能与大数据分析，通过接入真实数据帮助用户了解设备运行状况并发现潜在问题[23]。模型精度直接决定了数字孪生是否能准确反映物理实体的状态与行为，这对精准预测、故障诊断和优化至关重要；虚实交互能力则保障了物理世界与数字世界信息流的实时同步和有效联动，从而实现智能监控、远程控制和闭环优化。
总而言之，数字孪生技术通过构建高保真虚拟模型并与物理实体实时交互，显著提升了储能电站运行管理的智能化水平，在全生命周期内的监控、诊断、维护与优化等方面均展现出突出的优势，是未来储能电站智能化发展的关键技术之一。
3.6 AI大模型
人工智能大模型作为一种新兴技术范式，展现出解决传统AI方法难以有效处理的储能电网复杂问题的巨大潜力[7,41]。
| 核心优势 | 具体体现 | 在能源领域的价值 |
|---|---|---|
| 强大的数据融合能力 | 融合多源、多样化、多模态数据 | 构建全面能源画像；进行更精准分析和预测 |
| 跨场景跨任务学习能力 | 无需针对特定任务重新训练 | 提升预测和决策的泛化性与准确性；应对复杂系统 |
| 高精度的预测与分析 | 利用海量数据进行深度学习 | 提升负荷、新能源出力、电价预测准确率 (>98%) |
| 强大的知识推理能力 | 构建行业知识库，理解专业术语，解析非结构化数据 | 支持复杂决策；提高信息处理效率；提供维护方案 |
| 智能决策与自动化 | 基于全面分析和知识推理制定优化策略；实现自动控制 | 提升调度效率；优化交易策略；减少人工干预 |
相较于传统小模型，大模型的核心优势在于其强大的数据融合能力、跨场景跨任务学习能力以及由此带来的预测和决策泛化性与准确性的显著提升[33,41]。大模型能够有效融合海量、多样化甚至多模态的数据，包括电力系统运行数据、气象数据、市场交易信息、设备状态数据，甚至政策文本等，构建全面的能源画像，从而进行更精准的分析和预测[14,25,41]。其强大的知识推理能力，通过构建电力行业知识库和专属知识图谱，能够理解专业术语和规程，甚至通过自然语言交互解析非结构化数据，为复杂决策提供支持[7,33,35,41]。
在储能电站的运行管理中，AI大模型的应用已涵盖多个关键环节，并展现出积极的效果。例如，我国自主研发的首个抽水蓄能大模型，嵌入第三代数据分析平台，通过具备机组设备维护的整套知识，能够智能识别技术人员的语言指令，自主操控分析工具，将效率提高了50%，并实现了状态预警分析、资产线上管理、检修策略制定等功能，智能化程度提升30%[30]。国网山东电力基于阿里通义千问等平台建设的“电网调度智慧大脑”，通过构建电力行业调度知识库，使模型的专业术语识别准确率提升至98%，并采用“大小模型”协同机制，大模型作为指挥中枢进行思维链推演，高效组织各类小模型工作[33]。
具体案例进一步印证了大模型在储能电站及相关电网应用中的效能。南方电网的电力行业自主可控大模型“大瓦特”，显著提升了系统负荷预测准确率，从97.6%提高到98.3%[7]。基于“大瓦特”基座，广西电网部署的输电应用场景大模型在缺陷识别精度上基本实现对人工的替代，平均识别率达到90%，较传统小模型提升10%以上[7]。海博思创运用AI技术（可关联至其HyperAI平台理念），融合多模态数据进行高精度价格预测，优化算法进行辅助决策，使得同等容量下的收益和效率显著提高[25]。双登集成的DeepSeek大语言模型打造了储能领域垂直智能客服，可实时解析设备数据，提供多语言维保方案，将现场技术人员决策效率提升300%[40]。寄云科技引入DeepSeek API并训练推出能源行业专属大模型NeuGrid-LLM，融合专业知识，构建行业知识图谱，实现风光预测与调度决策的端到端联动，提升决策精度，并支持在线学习[35]。乐创能源发布了“智慧能源算法群+大模型”的智慧能源运营系统“天将”，并推出MoE新能源大模型体系[7]。远景储能的AI大模型通过气象负荷预测优化电价套利策略，其智能体储能产品也搭载了AI大模型以降低度电成本[18]。弘正储能成功完成DeepSeek大模型的本地化部署，并将其与运维方案深度融合，在数据分析、知识推理、策略优化等环节实现优势互补，促使各模型协同发力[5]。此外，AI大模型还被应用于智能协调分布式储能系统形成虚拟电厂（VPP）[2]以及提升“充储放一张网”的管理和响应能力[7]。这些案例共同表明，AI大模型正通过其强大的数据处理和智能决策能力，推动储能电站及相关电力系统的运行管理向更高效、更智能、更可靠的方向发展。未来的研究应进一步探索如何构建以电力系统大模型为主体的新型电力系统人工智能体系架构，并积极开发具有自主知识产权的电力大模型[9]。
3.7 3S融合技术
储能电站的智能化运行管理依赖于底层系统间的高效协同与数据共享。3S融合技术作为实现这一目标的关键基础，旨在打通能量管理系统（EMS）、电池管理系统（BMS）和电力转换系统（PCS）之间的数据壁垒，从而构建全链条的数据互通与深度联动机制[20]。
具体而言，3S融合通过将EMS、BMS和PCS进行深度整合，实现了从电池的实时状态监控与健康管理（BMS）、到能量的整体调度与优化分配（EMS）、再到电能的实际转换与传输（PCS）之间的信息无缝流动[20]。这种全方位的控制器联动打破了传统独立系统的信息孤岛效应，使得各系统能够基于全局信息做出更协调、更优化的决策[20]。
通过实现跨系统的实时数据共享与智能协同控制，3S融合技术显著提升了储能电站的自适应能力和整体运行性能[20]。该技术使系统能够依据电网需求、电池状态、环境条件等多种因素的变化，动态调整运行策略，确保在不同运行工况（如充电、放电、备用、参与电网辅助服务等）下均可实现高效、安全、可靠的运行，并最大化地提升储能系统的经济效益[20]。因此，3S融合技术为人工智能在储能电站运行管理中的高级应用（如预测性维护、智能调度、健康状态评估等）奠定了坚实的数据与控制基础。
4. 人工智能在储能电站运行管理中的应用场景与实践
随着全球能源结构向清洁化转型和电力系统智能化水平的不断提升，储能电站作为新型电力系统中的关键柔性调节资源，其运行管理面临日益复杂的挑战。人工智能（AI）技术的快速发展为应对这些挑战提供了强大的工具和新的思路[9,16]。AI在储能电站运行管理中的应用正从多个维度深刻改变传统的管理模式，显著提升系统的效率、安全性、可靠性及经济效益[4,6,11,12]。
人工智能在储能电站运行管理中的应用场景广泛且深入，涵盖了从前期的规划配置到运行过程中的预测、调度、安全、维护以及与电力系统及市场的互动融合等多个环节[5,10]。具体而言，AI技术在能量预测与优化中发挥着基础性作用，通过对电力负荷、新能源出力和市场价格的精准预测，为后续的智能决策提供依据，并进一步优化充放电策略以最大化经济效益并提升能源利用效率[12]。在此基础上，智能调度与能量管理系统（EMS）利用AI算法实现对储能系统的实时、精细化控制和优化，确保电网稳定运行并有效消纳可再生能源[12]。同时，AI显著增强了储能电站的安全管理水平，通过智能监控、故障诊断和预测性维护，能够早期识别并预警潜在的安全风险和设备故障，从而提高系统可靠性并降低运维成本[1,6,12]。智能运维体系的建立通过自动化和预测性技术，进一步提升了运维效率，降低了人工成本和非计划停机损失，延长了设备特别是电池的使用寿命，从而提升了储能电站的全生命周期经济性[19,31]。此外，AI还极大地促进了储能电站与新型电力系统及电力市场的互动融合，通过虚拟电厂等模式，聚合储能资源参与电网服务和市场交易，提升了系统的整体灵活性和盈利能力。这些应用不仅体现在典型的电化学储能上，也正在逐步拓展到抽水蓄能及其他新型储能技术中，并针对不同类型储能的特点展现出差异化的应用模式。本章将从上述多个维度详细介绍人工智能在储能电站运行管理中的具体应用场景，并结合实践案例进行深入分析。
4.1 能量预测与优化
在储能电站的运行管理中，人工智能（AI）的关键作用之一体现在其在能量预测与优化领域的应用 [9]。精准的预测是制定高效运行策略的基础，而优化的核心在于基于预测信息实现能量的高效利用和经济效益最大化 [9]。
AI在储能电站运行中的预测应用涵盖多个方面，主要包括电力需求（负荷）预测、新能源发电功率预测以及电力市场价格预测 [9]。通过对历史数据、气象数据、社会经济活动、电气运行状态、风光资源数据、政策文本及实时电价等多种模态数据的深度挖掘和分析 [2,5,15,27,29,33]，AI模型能够对未来一段时间的能源供需及市场状况进行预测 [12,13,18,41]。其中，电力需求预测是优化储能充放电策略的基础 [10]，而电价预测则是实现经济效益最大化的关键因素 [18,20,41]。
为提高预测精度，研究和实践中广泛应用了各类AI模型，包括时间序列模型、深度学习模型以及近年来兴起的大模型 [9,27,35,41]。例如，深度学习技术被用于新能源发电功率的精准预测 [9,16]。大型模型（如NeuGrid-LLM、气象大模型+专业小模型）能够实现更复杂的端到端预测与决策联动，并提升在极端天气、节假日等小样本事件下的预测准确率 [33,35]。实践案例显示，AI预测系统已取得了显著成效，如国网新疆电力的新能源功率预测精度超过93% [29]，国家电网AI预测模型将风电场发电量预测误差降至5%以内 [22]，心知科技的产品实现了省级新能源功率预测准确率达95%、省级负荷预测准确率达98%和电力价格预测准确率达90% [29]。对不同时间尺度的预测（短期、中期、长期）提出了不同的挑战，需要针对性地开发和应用合适的模型与数据处理技术。例如，国家电投等拥有大规模清洁能源装机的企业，为AI辅助预测新能源发电能力提供了训练场所和数据基础 [6]。
基于精准的能量预测结果，AI技术结合优化算法，能够制定最优的储能系统充放电策略 [10,12,13]。这些策略的制定旨在实现多重目标，包括最大化经济效益、提高能源利用效率、增强电网稳定性以及延长储能设备寿命。在经济性方面，AI通过预测电价低谷和高峰，指导储能系统在低价时充电，高价时放电，实现峰谷套利 [5,18,20,41]，并可参与辅助服务、电力现货交易和虚拟电厂等市场活动以提升收益 [5,41]。远景能源的EnOS储能管理平台通过AI动态优化策略，使数据中心储能峰谷套利收益显著提升 [11]。在能源利用效率和电网稳定性方面，AI优化的充放电策略能够平衡供需关系，平抑新能源发电的波动性，提高新能源消纳水平 [12,13,16,27,32]，确保电网的持续可靠运行 [16]。同时，智能储能系统利用AI优化电池充放电行为，有助于减少自放电和循环损失，从而延长电池使用寿命 [13,43]。深度强化学习等先进算法也被应用于光伏抽水蓄能互补系统的智能调度，以应对不确定性并优化系统运行 [8]。AI能量管理系统（EMS）能够根据多种实时因素优化储能系统的能量分配，实现高效收益最大化 [2]。例如，北京电力设备公司“源网荷储”一体化绿色微电网通过AI大数据模型优化能源配置，实现了用电量、成本和能耗的最优 [29]。
尽管AI在能量预测与优化方面取得了显著进展，但该领域仍面临挑战，例如提高在复杂多变市场环境和极端运行条件下的预测鲁棒性与优化效果。未来的研究方向包括进一步融合多维度、多模态数据以提升预测精度 [15]，开发更先进的AI模型（特别是结合大模型与专业模型的应用 [33]）以应对复杂系统调度需求，以及研究能够适应不同能源场景和应用需求的通用化储能规划与配置优化方案 [31]。将预测模型与优化算法更紧密地耦合，发展端到端的智能决策系统，是提高储能系统运行智能化水平的重要途径 [35]。
4.2 智能调度与能量管理系统 (EMS)
人工智能技术在储能电站运行管理中扮演着核心角色，特别是在智能调度与能量管理系统（EMS）的应用方面，这对于新型电力系统的构建至关重要[9,12]。通过整合人工智能算法，储能EMS能够实现对能源流的精细化控制和优化调度，以平衡发电、储能与用电需求。
人工智能在储能调度中应用的核心在于各类优化算法和强化学习方法[9,14,15,35]。深度强化学习（DRL）被广泛应用于能源调度问题的优化求解[42]。例如，有研究将光伏-抽水蓄能互补系统的经济调度问题转化为含约束的非线性优化问题，进而构建适用于深度强化学习的马尔科夫决策模型，验证了AI在处理大规模新能源互补发电在线调度中的可行性[8]。分布式强化学习（SRL）通过分离计算组件实现大规模并行训练，其actor、policy和trainer worker的设计允许独立调度和资源高效利用，为复杂调度策略的训练提供了技术基础[44]。此外，智能算法能够根据能源需求和储能设备容量，对不同储能方式进行智能调度与控制[37]。
AI赋能的智能调度与EMS旨在实现多目标优化。首先，最大化经济效益是关键目标之一[9,14,15]。AI大模型能够精准分析不同时段的能源供需和成本，制定全周期收益最优的调度方案[7]。系统可根据实时电价、发电成本和储能效率动态调整充放电策略，例如在电价低谷充电、高峰放电，以此提升经济收益[2,5,7,12,15]。实践案例表明，AI调度在山西独立储能市场试点中将收益提升约10%，浙江某工商业项目也通过AI策略实现了10%的收益提升[5,6]。AI还能敏锐捕捉市场高收益窗口期，并与虚拟电厂联动参与电力市场交易，根据实时需求和价格信号调整策略，提升资产价值[7,18,29]。虚拟电厂通过AI聚合分布式储能参与调频和现货市场，欧美试点项目收益提升达20%[18]。
其次，AI有助于平滑新能源波动和提升电网稳定性[9,14]。智能调度系统实时监控电网运行状态并优化调度，确保电力供需平衡，同时提升电网效率[16]。AI分析气候变化、用电高峰等因素，提前制定调度计划，保障电网高效稳定运行[27]。例如，深圳电力充储放一张网2.0平台支持千万级设备毫秒级响应，确保新能源出力骤变时储能状态快速调整[14]。构网型储能结合AI技术能够支撑电网稳定性[18]。AI驱动的源网荷储一体化调度系统实现了风光发电的高效消纳与储能的智能充放电，并支持多阶段交易策略优化[35]。国家能源集团应用AI后，电力调度效率提升22%，显著减少燃煤消耗[22]。AI实时分析用户用电行为，实现电网负荷精准调控，加州电网试点减少了10%的峰值负荷[22]。虚拟电厂聚合家庭储能设备，实现了毫秒级供需平衡[22]。智能优化和控制使储能系统更好地适应电力需求变化，提高利用率，降低成本[31]。
AI在EMS中的应用体现了预测、优化和控制的深度集成，显著提升了储能电站的智能化运行水平[10]。AI通过数据分析预测能源需求趋势，优化充放电策略，并实现智能化、自动化的控制，确保储能系统在异常状况下自动切换，调整负载电压，保障可靠性和稳定性[10,13,16]。AI技术还能实现电池的均负载和动态功率管理，有助于延长电池使用寿命[13]。能环宝AI智能数据监测系统依托其智慧能源管理系统，实现了对光伏电站的全方位、精细化监测[36]。阳光电源的储能EMS集成了iSolarBPS预诊断系统，并具备强大的算力支持[24]。在微电网和虚拟电厂等场景下，AI能够协调多个储能系统协同工作，实现区域级甚至国家级的能源优化管理[12]。例如，科华数能的源网荷储一体化平台通过强化学习动态调整交易策略，在长三角区域成功调用灵活调节能力；远景能源在鄂尔多斯通过AI协调多种能源参数，实现源网动态平衡[11]。国网江苏电力构建了基于新型电网运行控制系统的精益化预调度体系，实现多时间尺度的安全校核和源荷调节[32]。特斯拉的Powerwall利用AI分析家庭用电数据，实现需求预测和智能调度[4]。AI甚至被应用于电力调度的辅助决策，如智能成票、网络化收发令等，提高操作效率[30]。面对电力现货交易带来的挑战，储能系统尤需实现高度智能化的调度[6]。尽管研究已取得显著进展，但持续优化算法性能和降低实施成本仍是未来发展方向[44]。
4.3 智能安全管理与故障诊断
| 功能模块 | AI实现方式/依据 | 关键性能指标或效益 | 典型应用示例 |
|---|---|---|---|
| 智能监控与异常检测 | 实时数据分析(电压, 温度, 气体等) | 异常状态精准检测；早期预警安全风险 | 预警过热/短路隐患 ([2, 10])；电网设备异常预警 ([9]) |
| 极早期预警 | 多维度参数融合分析 | 提前数小时甚至数天预警热失控 ([3, 17, 21])；提前发现火灾隐患 ([17]) | iSolarBPS (提前7天一致性, 1h热失控) ([24])；双登AI智眸 (提前72h电芯异常) ([40]) |
| 故障诊断与定位 | 分析运行数据、波形等；算法模型 | 迅速定位问题(30秒内, 1分钟内)；给出研判结果 | 双登AI智眸 ([40])；国家电网新型系统 ([32])；山东电力大脑 ([33]) |
| 预测性维护 | 数据分析趋势；构建故障预测模型 | 预测故障时间/类型；提前进行维护；减少非计划停机 | 维护成本降低(20-40%) ([19])；延长设备寿命 ([12, 31])；预警准确率>95% ([22]) |
| 电池健康管理 | 电芯级数据分析；一致性评估引擎 | 监测健康状态/一致性；预测寿命/劣化趋势 | iSolarBPS 电芯级诊断 ([24])；双登多层级一致性评估 ([40]) |
人工智能在储能电站的运行管理中发挥着至关重要的作用，尤其是在保障系统安全方面。其应用涵盖了智能监控、故障诊断、预测性维护以及安全预警等多个关键环节[1,17,26]。
AI技术通过对储能系统运行数据的实时监控和深度分析，能够实现异常状态的精准检测和早期预警，显著降低热失控和火灾等严重安全风险[6,17]。具体而言，AI系统能够融合电压、温度、气体浓度等多维度参数进行分析，例如，部分研究和实践表明，AI能够在热失控发生前48小时发出预测性预警[3,21]。
通过监测电池组的温度分布、电流波动等参数，AI可以提前预警过热、短路等潜在安全隐患，从而避免重大事故的发生[2,10]。此外，AI还利用物联网技术和传感器对电网设备状态进行实时监测，快速识别异常数据并发出预警，保障电网安全运行[9]。极早期预警系统则进一步融合声音定位气体探测、图像识别及微力探测等技术，能够比传统消防系统提前15分钟以上发现火灾安全隐患并预警，为采取联动措施阻止热失控蔓延争取宝贵时间[17].
海博思创的AI智能运维平台通过云边融合架构提升了系统对运行风险的辨识和响应能力，实现对电池状态的智能预警，提高了储能系统的安全性[20]。南网储能公司的抽水蓄能人工智能平台依托海量监测数据和算法，大幅替代人工巡检，保障了安全生产和电网响应需求[30]。阳光电源的iSolarBPS系统通过独创的GeneSafe算法集群，实现了提前7天主动预警异常，将储能运维效率提升了30%[24]，并可针对电压、温度、内阻、内短路等50余项指标进行电芯级健康诊断和三级预警，最早可提前7天进行一致性预警[24]。
双登的全栈式AI储能管理系统通过多层级一致性评估引擎可提前72小时预警电芯级异常，且AI诊断算法能将故障定位时间缩短至30秒内[40]。宁德时代的天恒·智储平台能实现故障提前7天预警，算法准确率高达99.99%[43]。弘正储能的AI运维体系通过数据感知、智能决策和自主优化，实现了储能电站7×24小时无人值守，平台自动进行数据采集、存储、分析并提供决策支持[5]。压气储能电站中，大数据分析平台在严重工况预警时能迅速判断并智能决策，实现设备自动启停，确保安全稳定[45].
AI在故障诊断方面展现出高效性，通过分析运行数据能够迅速定位问题所在。例如，国家电网的新型电网运行控制系统能够在1分钟内分析出故障原因并锁定故障点，生成抢修指令[32]。山东电力研发的“电网调度智慧大脑”基于多源数据分析，在故障发生1分钟内能给出准确的研判结果，为调度员提供决策依据[33]。成熟的储能电站运维团队结合红外检测、绝缘测试等工具及三级响应机制，可在10分钟内锁定故障源[1]。AI技术的应用使储能电站的维护和诊断获得宝贵的反应时间[6].
预测性维护是AI在储能电站运维中的另一重要应用。通过分析设备运行数据和变化趋势，AI能够预测设备何时可能发生故障[34,38]，从而提前进行维护，避免意外停机[34]，减少非计划停机时间，提高系统可靠性[12]。预测性维护有助于降低设备故障率，减少维护成本，延长设备使用寿命，并提升生产效率[19]。AI预测性维护技术还能通过预测储能系统组件的寿命和性能下降趋势，帮助延长电池寿命，降低运维成本[12,31]。例如，机器学习技术被用于发电设备的故障预测与诊断，使得潜在问题能在早期被准确识别[16]。南方电网通过AI算法将设备故障预警准确率提升至95%，运维成本降低30%[22]。科硕数字人系统能实时预警并给出维护建议，包括时间、内容、备件等，提供全面的设备维护指导[39]。在具体实践中，阳光电源的iSolarBPS系统在百兆瓦级电站实现1分钟故障定位至电芯级，运维效率提升30%，显著减少了意外停机损失[11]。海博思创的HyperAI平台实现了容量衰减趋势的精准预测[11]。储能AI模型基于大数据反演技术，实现了99.7%的告警预警精确率，大幅降低了故障发生概率和维护成本[23]。MoE新能源大模型体系的SOH预测、热失控预测等功能综合准确性高达98%以上[7].
AI在电池一致性管理和系统全生命周期安全管理中也发挥着作用[6]。AI通过对海量电池数据的采集、传输和处理，利用大数据分析和机器学习预测组件寿命和性能下降趋势，实现智能分析和预警[31]。例如，iSolarBPS系统能够监测电芯级的健康状态和一致性，最早提前7天进行一致性预警[24]。这标志着AI的应用正在从被动响应向主动预防和全生命周期管理转变[26,31]，如弘正储能构建的“数据感知－智能决策－自主优化”的AI运维体系，实现了从被动响应到主动进化的技术升级[5].
当前研究和实践表明，AI在储能电站的安全管理和故障诊断方面已取得显著进展，特别是在提高预警准确率、缩短故障定位时间、降低运维成本和减少非计划停机等方面。未来的研究方向可能包括进一步提升AI算法对复杂工况的适应性和诊断精度，发展更精细化的电芯级乃至更微观层面的健康管理与预测技术，以及将AI与更先进的自动化和机器人技术深度融合，实现更高级别的自主运维和全生命周期智能化安全保障。同时，大模型等新兴AI技术的应用潜力巨大，有望进一步提升预测准确性和智能化水平，实现对传统人工巡检的更大范围替代[7,30]。将AI分析结果与检修策略制定相结合，实现更全面的RCM分析，也是提升运维效率和效益的重要途径[29]。
4.4 智能运维与成本效益提升
| 运维环节/AI应用方式 | AI核心作用/方法 | 对成本效益的提升表现 | 定量示例/效益指标 |
|---|---|---|---|
| 降低运维成本 | 预测性维护；智能巡检(无人机)；自动化流程；智能告警 | 减少非计划停机；降低维修/人力成本；提高巡检效率 | 维护成本降低20-40% ([19])；巡检效率提升80%+ ([30])；节约成本数百万至千万 ([29])；运维效率提升30% ([24])；故障处理效率提升30% ([24]) |
| 延长设备寿命 | 动态调整控制策略(充放电优化)；跟踪使用环境/习惯 | 减少设备磨损，延长电池/系统寿命 | 电池寿命延长12-20% ([22, 35])；提高SOH (>2%) ([3]) |
| 提升整体收益 | 优化充放电周期；智能参与电力市场交易；削峰填谷 | 提高电站年收益；提升套利能力；增加投资回报 | 年收益提升15% ([1])；整体收益提升4% ([23])；交易额外收益高达40% ([7])；IRR提升3% ([7]) |
| 提高运维效率 | 故障快速定位；自动诊断/方案生成；远程升级/监控 | 运维响应效率提升；缩短故障处理时间；减少人工干预 | 故障定位时间缩短至30秒/1分钟 ([40, 32])；运维响应效率提高120倍 ([40])；运维效率提升高达90% ([3]) |
人工智能技术在储能电站的运行与维护（运维）管理中展现出显著潜力，成为提升其运行效率和经济效益的关键驱动力[31]。通过应用 AI 技术，储能电站能够实现运维流程的智能化、自动化和优化，从而有效降低运维成本、延长设备寿命并增加整体收益[1]。
在降低运维成本方面，AI 的核心作用体现在预测性维护和自动化流程的构建。传统依赖人工定期巡检的模式效率低下且难以及时发现潜在隐患，例如长距离架空线路的巡检工作曾耗费大量人力和时间[30]。AI 驱动的智能巡检，特别是结合无人机技术，能够大幅提升效率，例如安徽合肥的配电网巡检效率提升了 80% 以上，部分区域甚至实现了常态化无人介入的精益化巡检[30]。南方电网的人工智能数据分析平台 XS-1000D 成功替代了 90% 以上的人工巡检工作[29]。BIM 等平台技术也为智能巡检和设备运维提供了一站式服务，确保电站安全稳定运行[45]。
预测性维护是 AI 降低成本的另一重要途径。通过对传感器数据和历史运行数据进行实时监测和深入分析，AI 系统能够在故障发生前预测设备的健康状况、故障发生的时间和类型，从而实现极早期预警（提前数小时甚至数天）[17,20]并采取预防性维护措施。此模式显著减少了非计划停机时间，降低了维修成本和生产损失[39]。研究表明，采用 AI 预测性维护的企业，其维护成本平均降低了 20%–40%[19]。具体系统应用亦证实这一点，例如弘正智慧运维系统结合多模态知识图谱和生成式 AI，能够智能识别故障、分析原因并快速生成解决方案，且知识库具备动态更新能力以适应新设备和复杂故障[5]。阳光电源的 iSolarBPS 系统支持在 1 分钟内快速进行电芯诊断并智能推送问题修复建议，能够对五级故障进行精准定位，将故障处理效率提升 30%[24]。双登 AI 智眸系统将故障定位时间缩短至 30 秒内，使运维响应效率较传统模式提高 120 倍[40]。这些技术的应用共同助力储能行业向少人化、无人化运维转型，显著降低了人力和检修成本[23,24]。通过优化检修周期和减少故障检修，南方电网的案例显示可节约成本从数百万元至上千万元[29]。宁德核电的 AI 助手利用大语言模型处理经验反馈数据，极大提高了信息处理效率并节省了人力成本[29]。自动化脚本和工具的应用也提高了常规运维任务的效率并减少了人为错误，而智能告警系统则提升了告警的准确性和及时性[34]。
除了降低直接的运维和维修成本，AI 在延长储能系统关键设备（特别是电池）寿命方面也发挥着重要作用，从而降低更换成本并提高全生命周期的经济性[26,31]。通过跟踪系统使用环境和习惯，并结合 AI 模型动态调整系统控制策略（如优化充放电策略），可以有效减少设备磨损，延长设备寿命[23]。例如，AI 优化电池管理系统（如宁德时代 EnerC）可延长锂电池寿命 20%[22]；北京某商业综合体通过求解器优化，其储能寿命提升了 12%[35]；数字孪生技术则通过虚拟仿真和实时监控帮助识别安全风险，保障设备健康，从而间接延长设备寿命[21]。
AI 还通过优化电站整体运行策略和参与电力市场交易，显著提升储能电站的经济效益和投资回报[1]。AI 技术能够对充放电周期进行数据分析和优化，从而提高电站年收益；一个案例显示，通过优化充放电周期，电站年收益提升了 15%[1]。海博思创的运行优化 AI 技术能够提升电站整体收益 4%[23]。乐创能源的“天将”系统通过算法优化使系统运行效率提升 20%，并利用虚拟电厂技术进一步将效能提升 10%，使储能电站内部收益率提升 3%，运维成本降低 30%[7,14]。AI 驱动的智能定制化交易则能在每日电力市场中带来高达 40% 的额外收益[7]。“光储充”一体化模式结合虚拟电厂（V2G）也能实现车网互动收益[18]。强化学习等先进算法（如 SRL、PQL）通过细粒度的系统级优化，在提升性能的同时实现了成本降低[44]。这些技术不仅提高了电站的发电效率和电能质量[36]，还能通过电价差管理等方式降低用电成本[11]。
尽管 AI 在储能电站智能运维与成本效益提升方面取得了显著进展，并涌现出多种创新技术和应用案例，但电池储能的智慧运维市场仍具有巨大的潜力，有待进一步挖掘[6]。未来的研究和应用需要持续探索更先进的 AI 算法，结合更全面的数据采集与分析能力，以应对新型设备和复杂工况，进一步提升运维效率、降低运营成本、延长设备寿命，并最大化电站在电力市场中的经济价值。
4.5 促进储能与电力系统及市场的互动融合
人工智能在促进储能电站与新型电力系统深度互动融合中扮演着关键角色。通过赋能更智能的能源管理系统，AI能够集成多样化的能源形式，显著提升能源利用效率与资源利用率[31,36]。这涉及到强化源、网、荷、储各环节间的协调互动，充分挖掘系统的灵活性调节能力和需求侧资源，从而优化各类资源的开发配置，提升系统运行效率和电源开发综合效益，最终构建多元供能的智慧保障体系[31]。
AI，特别是大模型技术，能够有效评估可再生能源并网的稳定性，预测电池储能的充放电状态，并优化储能系统的运行策略[27]。这种精准预测与智能调度使得可再生能源能够更平稳地并入电网，减少波动性影响，提高整体能源利用效率[27,41]。例如，AI调度模型已在实际应用中显著提升了光伏消纳率[11]，同时，国网江苏电力构建的主配微协同控制体系利用AI精益化统筹各层级电网运行，引导微电网绿色能源就近消纳[32]。此外，智能储能系统在AI的加持下，能够实现卓越的性能，提升能量转换效率，进行有效的削峰填谷，并降低能源成本[13]。在需求侧响应方面，AI技术通过实时监测和分析用户用电行为，提供定制化的节能建议和优化方案，增强了用户与电网的双向互动灵活性和电力市场的稳定性[16]。
虚拟电厂（VPP）是AI赋能储能参与电网服务和市场交易的重要载体。通过AI算法聚合分散的储能资源（如家庭储能、电动车电池等），VPP能够形成更高效的统一能源网络，参与电网调频[18]和现货市场交易[2,18,25,35]，提升电网的稳定性和灵活性[15,41]，并激活“沉睡”的能源资产[35]。欧美试点项目显示，VPP通过AI算法参与电力现货市场可实现显著的收益提升[25]。
在电力市场智能分析和交易决策方面，AI助力储能作为新型主体在复杂应用场景中优化运行策略，以实现在各类电力市场中的可持续发展和资产价值提升[23,41]。AI能够优化竞价策略，支持日前-实时等多阶段交易策略优化[35]，并帮助工商业用户在能源市场中获取更大收益[15]。此外，AI还在碳交易市场中发挥作用，帮助企业精准把握交易时机，提高盈利能力[2]。结合区块链技术，AI可以优化能源交易策略，提高透明度和效率[15]。AI驱动的智能调度不仅优化充放电时机以延长电池寿命，同时也有助于提升市场套利能力，实践表明AI调度模型可显著增强储能的套利能力[11,27]。
AI赋能的“储能+X”模式正在推动跨行业绿色转型和商业模式创新[25]。这种全域融合模式覆盖了风电、光伏、火电等多种能源场景[25]，并围绕“储能+充电站”、“储能+油田”、“储能+矿山”、“储能+数据中心”等多种负荷端应用场景展开[25]。例如，“光储充”一体化模式结合V2G技术可实现车网互动收益[18]，并通过AI调度提升光伏消纳率和套利能力[11]。储能与数据中心的结合应用AI温控算法，可以显著降低能源消耗效率指标PUE值[11]。这些应用场景不仅在传统高能耗领域（如水泥、钢铁）探索了商业模式的可能性，也赋能了千行百业的绿色低碳转型[25]。推动人工智能与新能源、储能、电动汽车等新兴产业的深度融合，是构建新型电力系统和能源体系的关键，有利于形成多领域联动的人工智能生态[9]。
4.6 不同类型储能电站的应用特点
| 储能电站类型 | AI应用特点/重心 | 主要应用场景示例 | 面临挑战示例 |
|---|---|---|---|
| 电化学储能 | 精细化状态监测；电池管理/寿命预测；高精度安全预警；系统级协调优化 | 5G基站储能、分布式光伏配储、微网、大型BESS电站 | 电池易燃性；成本敏感；数据颗粒度/标准化不足 ([18, 20, 31]) |
| 抽水蓄能 | 设备状态监测/故障诊断；大型机组优化调度 | 光伏-抽蓄互补系统、大型抽蓄电站 | 大型设备复杂性；数据采集与集成；模型精度 ([8, 30]) |
| 压缩空气储能 | 关键设备监测；能量转换过程优化；系统协调控制 | 集成能源系统、独立压缩空气储能电站 | 数据积累不足；运行特性复杂；技术标准待完善 |
| 液态盐储能 | 温度场预测/控制；热量转移效率优化；设备老化评估 | 热电联产、工业余热利用、集中式太阳能热发电配储 | 数据积累不足；运行特性复杂；技术标准待完善 |
| 其他新型储能 | 监测、优化、控制；跨场景能源问题解决 | 油田、煤矿等特定场景供电；集成多种储能技术系统 | 数据积累不足；运行特性复杂；技术标准待完善 |
人工智能技术在不同类型储能电站的运行管理中展现出各异的应用特点，主要源于各类储能技术在原理、运行模式及所面临的核心挑战上的差异。
在电化学储能领域，电池储能系统（BESS）最为典型，其中锂离子电池因其高能量密度和广泛应用备受关注 [20]。然而，考虑到锂离子电池存在易燃、成本较高及对温度敏感等缺点，科学界和工程界正积极探索其他电池技术，包括铅酸、镍镉、钠硫和液流电池等 [20]。针对电化学储能的特点，人工智能的应用重心在于精细化管理与状态监测。例如，AI技术在电池管理、寿命预测和安全预警方面发挥着突出作用 [20]。具体实践表明，在5G基站储能系统中应用AI进行预测性运维，其故障预警准确率高达92%，运维效率提升了50% [18]。此外，AI智能数据监测系统也已在分布式光伏项目中得到应用，这类项目通常配置电池储能以保障高效运维 [36]。对于包括电化学储能在内的微网系统和大型储能系统，人工智能技术能够优化各组件之间的协调运行，提高系统整体性能和效率，同时提升运行效率与稳定性 [13]。同时，AI技术还被应用于储能系统全生命周期的智能化管理（从设计到退役），以最大化资源利用效率 [15]。
抽水蓄能电站作为我国新能源基础设施网络的重要组成部分，运行管理的特点在于大型设备的协调与调度 [30]。在此类电站中，人工智能主要应用于设备状态监测、故障诊断和优化调度。例如，对于光伏-抽水蓄能互补发电系统，已有研究探索利用深度强化学习进行智能调度 [8]，这直接印证了AI在抽水蓄能优化调度方面的潜力。尽管现有摘要中未直接提供AI在抽水蓄能设备状态监测和故障诊断的具体案例，但鉴于大型机电设备的特性，借鉴风力发电或汽车制造领域中AI预测性维护的技术路径，通过集成运行数据并利用大数据分析预测故障概率和剩余寿命，可推断AI在抽水蓄能设备运维上具备广泛应用前景 [39]。
对于压缩空气储能等其他新型储能技术，智能储能系统已开始集成压缩空气储能、液态盐储能等多种方式 [37]。虽然具体应用案例较少，但可以预见AI在这些技术中的潜在应用方向。例如，在压缩空气储能中，AI可用于关键设备（如压缩机、膨胀机、储气库等）的监测、能量转换过程的优化（如提高压缩和膨胀效率）以及系统整体的协调控制；而在液态盐储能等热储能技术中，AI则可应用于温度场预测与控制、热量转移效率优化以及设备老化评估等。尽管新型储能技术通常面临数据积累不足、运行特性复杂多样及技术标准尚未完善等挑战，为AI应用在数据基础和模型泛化性方面带来一定制约，但随着技术成熟及数据逐步丰富，AI在提升这些新型储能系统安全性、效率和经济性方面的潜力将进一步释放。
此外，储能系统在油田作业、煤矿等特定场景中的应用，如替代柴油驱动提供稳定电力支持或利用电价差进行峰谷套利，充分展现了解决实际能源问题的能力 [25]。尽管这些场景描述未明确指出采用的储能类型，但AI的智能分析和决策技术可在这些场景下优化不同类型储能系统的运行策略，提高能源利用效率和系统稳定性，从而推动传统行业实现绿色转型 [13,25]。
5. 典型案例分析
| 案例主体/来源 | 应用领域 | AI技术/平台示例 | 关键成效或效益 |
|---|---|---|---|
| 某大型电化学储能电站 | 安全预警 | AI极早期预警系统 | 预警时间提前数小时/天；避免潜在热失控事故 ([17]) |
| 阳光电源 (山东枣庄) | 安全预警；设备运维 | iSolarBPS, Gene Safe算法 | 提前7天一致性预警；1h热失控预警；1min故障定位；运维效率提升30% ([24, 26]) |
| 大连化物所/双登 | 安全预警 | 电池数字大脑PBSRD Digit2.0 | 预警时效从分钟级提升至天级 ([26]) |
| 双登集团 | 安全管理；设备运维 | AI智眸系统 | 提前72h电芯异常预警；故障定位时间缩短至30s；运维响应效率提高120倍 ([40]) |
| 山西独立储能市场 | 智能调度优化 | AI技术 | 独立储能收益提升10%；单日最高收入达40万元 ([6]) |
| 浙江某工商业项目 | 智能调度优化 | 弘正EMS系统 (AI算法) | 项目收益提升10% ([5]) |
| 某电站 | 智能调度优化；设备运维 | AI数据分析 | 年收益提升15%；运维成本降低20% ([1]) |
| 南网储能公司 | 抽蓄运维与安全 | AI数据分析平台 XS-1000D | 大幅替代人工巡检；保障安全生产；年均经济效益约1760万元 ([29, 30]) |
| 寄云科技 | 微电网智能调度 | AI调度系统 | 实现经济性/稳定性/低碳协同；提升绿电消纳/收益 ([14, 35]) |
| 国家能源集团 | 电力调度 | AI大模型 | 电力调度效率提高22%；年减燃煤120万吨 ([22]) |
| 加州电网 | 负荷调控 | AI负荷调控试点 | 峰值负荷降低10%；避免扩容投资 ([22]) |
| 特斯拉 | 虚拟电厂 | AI技术 | 聚合家庭储能；实现毫秒级供需平衡 ([22]) |
| 乐创能源 | 储能运行优化 | 天将系统 (AI大模型) | IRR提升3%；运维成本降低30% ([14]) |
| 阳光电源 | 智能能量管理 | PowerTitan2.0 | 全生命周期放电量提升8%；度电成本降低0.18元/kWh ([3]) |
| 南方电网 | 设备运维 | AI算法 | 故障预警准确率提升95%；运维成本降低30% ([22]) |
| 国家电网 | 故障处理 | AI试点项目 | 90%故障自动隔离；停电恢复时间缩短 ([22]) |
| 海博思创 | 全生命周期管理；智能运维 | 海博云平台, HyperAI | 预测容量衰减趋势；告警预警精确率99.7%；提升运行效率/收益 ([11, 23]) |
| 深圳电力 | 充储放平台 | 充储放一张网2.0 (AI大模型等) | 强大设备接入能力；毫秒级响应 ([7, 14, 41]) |
人工智能技术在储能电站运行管理中的应用已从理论研究迈向实际落地，通过多个典型案例展现了显著的效果和商业价值。这些案例覆盖智能安全预警、优化调度、设备运维及平台管理等多个方面，为储能电站智能化升级提供了宝贵经验和参考。
在安全管理方面，AI技术显著提升了储能系统的预警能力和安全性。某大型电化学储能电站引入基于AI技术的极早期预警系统，通过对全站电芯的实时自动监测，成功将预警时间提前数小时甚至数天，并在一次潜在的热失控事件中及时发出预警，从而避免了事故的发生[17]。阳光电源推出的iSolarBPS电芯预诊断系统依托Gene Safe算法集群和AI超算平台，可实现提前7天的一致性预警、100小时内的短路预警以及提前1小时的热失控预警三级联动，并已在山东省枣庄市台阳独立储能电站二期项目中成功应用[24,26]。该产品成为行业首个通过相关安全预警与诊断评估认证的产品[26]。大连化物所与双登集团联合研发的“电池数字大脑PBSRD Digit2.0”将预警时效从分钟级提升至天级，并已在多个云端平台中得到应用[26]。双登的AI智眸系统也已经在电力及工商业储能电站中得到验证，并有效降低了运维成本[40]。协鑫储能科技正积极研发AI电池评估系统，通过综合分析原料、生产及运行数据，预测电池容量、安全性及潜在故障[12]。
在智能调度与优化方面，AI算法的应用带来了显著的经济效益和运行效率提升。山西独立储能市场试点项目数据显示，依托一年的数据积累，AI技术将独立储能的收益提升了10%，甚至有场站单日最高收入达到40万元[6]。浙江某工商业储能项目采用弘正EMS系统，通过AI算法实时监控电价、天气及电网状态，动态生成充放电策略，项目收益提升10%[5]。另一电站经过AI数据分析优化充放电周期后，年收益提升15%，运维成本降低20%[1]。南方电网的抽水蓄能人工智能数据分析平台XS-1000D已在7座抽水蓄能电站应用，覆盖34台机组，实现了数据智能巡检、状态智能诊断和运维模式的变革，年均创造经济效益约1760万元[29]。寄云科技的AI微电网调度系统在工业园区实现了经济性、稳定性与低碳目标的协同[14]，并在山东荣成的风光储充站、东北的车辆制造工业园区以及北京的商业楼宇等场景中预期实现绿电消纳率提升、电费支出减少、参与电力市场交易获益以及降低综合能耗和碳排放的效果[35]。国家能源集团应用AI大模型技术将电力调度效率提高22%，每年减少燃煤消耗约120万吨[22]。加州电网通过试点AI负荷调控实现峰值负荷降低10%，从而避免了高昂的电力扩容投资[22]。特斯拉的虚拟电厂项目已聚合大量家庭储能设备，实现了毫秒级供需平衡[22]。乐创能源基于AI大模型的“天将”系统使储能电站内部收益率提升3%，运维成本降低30%[14]。阳光电源的PowerTitan2.0通过智能能量管理技术，实现全生命周期放电量提升8%，在青海某200MWh项目中验证了度电成本降低0.18元/kWh的经济效益[3]。华为集成BMS、PCS、EMS方案通过协调控制将光储联动效率提高12%[3].
在设备运维方面，AI技术助力实现更高效、经济的维护模式。南方电网借助AI算法将设备故障预警准确率提升至95%，运维成本降低30%[22]。国家电网试点项目实现90%故障自动隔离，将停电恢复时间由小时级缩短至分钟级[22]。国网银川供电公司滨河仓库应用AI实现了光储充协同优化控制和智慧供电稳定运行[30]。科华数能新一代智慧液冷储能系统基于海量数据和自研模型算法库，实现了储能电站全生命周期的健康状态评估、劣化测试及剩余寿命预测[26]。天合储能Elementa 2 Pro通过智能温控系统将电芯温差控制在≤2.5°C，从而延长系统寿命并提高效率，其一键远程升级和实时监控功能使运维效率提升高达90%[3]。科陆电子的Smart Scales主动均衡技术，相比被动均衡，使电池SOH提升超过2%[3].
在平台与系统集成方面，AI赋能打造了更加强大的能源管理平台。宁德时代发布了天恒·智储智慧储能管理平台[43]。海博思创的“海博云”大数据平台融合数字孪生、人工智能与大数据分析技术，支持储能电站全生命周期管理，并已应用于青海共和储能电站等项目[11,23]。深圳电力推出了充储放一张网2.0平台，融合AI大模型、数字孪生等技术，具备强大的设备接入能力和毫秒级响应能力[7,14,41]。南方电网建成了电力行业自主可控的大模型“大瓦特”，提升了负荷预测准确率，并已在广西电网部署了基于国产算力的应用场景大模型[7,14,41]。国网山东电力与阿里云、阿里巴巴达摩院及南瑞集团合作，打造了“电网调度智慧大脑”[33]。中国华能集团清洁能源技术研究院于2022年构建了电化学储能智慧运维系统，推动技术创新发展[31]。远景能源的EnOS平台已应用于数据中心等场景[11]，并发布了搭载AI大模型的智能体储能EN 8 Pro，旨在降低度电成本[18].
总体来看，这些案例表明，AI在提升储能电站运行效率、降低运维成本、增强系统安全性、优化能源调度和促进清洁能源消纳方面展现出巨大潜力。通过对真实运行数据的深度分析和应用预测性、智能化的控制策略，AI技术正成为推动储能产业高质量发展的关键力量。成功经验主要源于深入的场景理解、高质量数据积累、先进AI算法的应用以及与现有能源系统的深度融合。
尽管取得了显著进展，但该领域仍面临诸多挑战，例如不同储能系统数据标准化与集成、复杂工况下AI模型鲁棒性、AI决策的可解释性与安全性以及人才培养等问题。未来的研究方向应聚焦于构建更加普适和智能的能源管理大模型、发展联邦学习等技术以应对数据隐私和安全问题、探索AI在储能全生命周期（包括规划设计、建设、退役回收）中的应用，以及完善相关标准和监管体系，以进一步释放AI在储能电站领域的巨大潜力。
6. 面临的挑战与未来发展趋势
| 趋势类别 | 具体发展方向或特点 | 潜在影响或结果 |
|---|---|---|
| 技术融合深化 | 与IoT, 云计算, 大数据, 区块链等深度融合 | 构建更智能/高效/安全系统；重构能源互联网生态 ([5, 14, 15, 22, 31, 35]) |
| 智能化水平提升 | 贯穿全生命周期(材料到管控)；预测准确性显著提升 | 实现更精细化管理；最大化资源利用效率 ([2, 11, 15]) |
| 应用场景拓展 | 设备预测性维护/极早期预警；智能电网调度；虚拟电厂/能源互联网应用；构建能源元宇宙 | 运维主动化/精细化；提升电网整体效能；激发新业态潜力 ([14, 17, 19, 24, 28, 35]) |
| 算法突破创新 | 发展更普适/智能能源管理大模型；分布式智能算法；AI与传统领域深度融合 | 提升模型泛化能力；解决复杂决策问题；推动跨领域协同 ([9, 24, 33, 35, 44]) |
| 自主性增强 | 储能系统具备故障自修复能力 | 从“被动设备”转向“主动能源节点” ([18]) |
| 应对挑战 | 缓解AI算力能耗；加强系统集成；提升复杂系统安全性 | 提升可持续性；提高易用性；增强系统韧性 ([6, 17, 30, 31]) |
| 政策与标准化 | 政府政策支持；能耗标准/评估体系制定；标准化规范完善 | 促进行业健康发展；为技术推广提供保障 ([18, 30, 31, 35]) |
| 市场驱动 | 应用场景落地与拓展成为关键 | 推动技术商业化；激发市场活力 ([25]) |
人工智能在储能电站运行管理中的广泛应用预示着能源系统效率和可靠性的显著提升，为构建新型电力系统注入了新动能。然而，
将人工智能技术从实验环境有效迁移到复杂多变的实际运行场景，并实现规模化部署，仍面临一系列不容忽视的挑战。这些挑战多维度地体现于数据基础、核心技术、应用实施以及商业模式等多个层面，其有效克服将是充分释放人工智能在储能领域潜能的关键[30,37]。本章旨在系统性地分析当前人工智能在储能电站运行管理中所面临的主要障碍和瓶颈，并在此基础上展望未来的发展趋势、潜在技术方向及可能的解决方案。首先，人工智能赋能储能电站运行管理的首要前提和基础——海量且高质量的数据正面临着显著的挑战。
6.1 数据挑战
数据作为人工智能赋能储能电站运行管理的基石，其质量、安全与隐私直接决定了人工智能应用的有效性和可靠性。尽管电站运行产生了海量数据，且数据量正以指数级速度增长[5]，但在实际应用中，储能智慧运维仍然面临着缺乏海量、有效、优质和可靠数据源的挑战[31]。这种数据基础的不足限制了依赖大规模训练的强化学习系统等人工智能模型在复杂场景下的实际部署[44]。
数据质量问题主要体现在数据颗粒度和标准化不足上[18]。例如，电池管理系统（BMS）在向能量管理系统（EMS）传输数据的过程中，可能丢失电芯层面的详细信息[24]，从而影响数据的完整性和精细度，难以满足精细化管理和预诊断的需求。业内已认识到，需要构建更高分辨率的数据体系，例如提议建立10ms级高分辨率数据系统[18]。此外，目前缺乏统一的储能数据采集、传输和处理标准，这在很大程度上增加了数据利用的难度[31]。传统运维模式过度依赖人工经验和被动响应，难以用日益增长的数据来有效应对设备隐性风险预警、故障修复滞后以及运维成本高企等问题，从而进一步制约了储能电站安全运行和效益提升[5]。
数据安全和隐私是人工智能应用于电力系统（包括储能）时不可忽视的关键问题。电力企业在应用人工智能技术时，必须严格遵守相关法律法规和标准规范[9]，并采取有效措施保障数据安全和隐私。这包括在数据传输和存储过程中采用加密技术和实施严格的访问控制措施[9]，以确保数据不会被非法访问或泄露，从而保障电力系统的安全稳定运行。同时，联邦学习等技术也被视为在保护数据隐私的前提下利用分散数据进行模型训练的潜在解决方案。
应对上述数据挑战需要多方面的协同努力。数据治理是解决数据质量和标准化问题的关键，通过建立统一的数据采集、传输和处理标准，可以有效降低数据利用难度，提升数据价值[31]。在数据安全方面，广泛应用数据加密技术和访问控制策略是保障数据传输和存储安全的基础[9]。此外，随着电力系统数据采集范围不断扩大[32]，如何高效且安全地管理和利用这些海量、异构的数据，仍是未来需要深入探索的重要方向。
6.2 技术挑战
人工智能技术在储能电站运行管理中的应用虽然展现出巨大的潜力，但也面临多项显著的技术挑战，这些挑战主要集中在算法本身的特性、模型的实际部署与运行效率等方面。
首先，在算法层面，确保人工智能模型在复杂多变的能源系统中具有可靠性和稳定性至关重要 [35]。尤其对于储能系统安全的预警和诊断应用，当前技术在实现百兆瓦级储能电站热失控的真实预警能力方面仍显不足 [31]，这直接关系到系统的可靠运行和安全性。此外，智能储能系统需要快速适应动态变化的电力市场环境，包括供需波动、能源成本变化及政策频繁迭代等因素 [5]，这对算法的泛化能力和实时适应性提出了更高要求。现有研究成果常基于理想实验环境 [31]，在实际工程应用中由于复杂因素的干扰，导致模型性能下降，必须对技术进行适配才能应用于生产实践 [31]。例如，边缘人工智能在电机故障检测中的应用虽然有效，但其自适应性和灵敏度仍然有限，从而制约了检测精度 [28]。
其次，模型复杂度和计算能耗是另一突出挑战。储能电站运行管理涉及多个维度及复杂的耦合关系，导致所需算法复杂度较高，往往需要结合机理模型与大数据分析方法 [18]。这种高复杂度模型对计算资源提出了更高要求。目前，电池管理系统（BMS）通常算力有限 [24]，难以支持复杂人工智能算法在本地运行。在大规模训练场景下，现有的开源分布式系统在多节点扩展训练方面存在瓶颈，难以满足强化学习任务中复杂策略和海量数据的需求 [44]。此外，面向中小型规模的开源库对大规模场景下细粒度性能优化考虑不足，导致训练吞吐量低下 [44]，限制了更先进、更复杂的人工智能模型在储能领域的应用和优化。
应对上述挑战，需要多方面的技术创新。算法创新是核心，需要开发更加鲁棒、自适应性强、能够在非理想环境下保持高性能的算法，特别是在安全预警和动态调度方面 [5,31]。模型优化则可通过模型剪枝、量化或开发轻量级模型来降低计算复杂度，使其适用于BMS等边缘设备的算力约束 [24]，同时探索结合机理模型与数据模型的混合驱动方法，以提高精度和可解释性 [18]。此外，发展高效的分布式计算框架和绿色计算技术，提升人工智能模型在训练和推理中的效率、降低能耗，是支撑大规模、复杂人工智能应用的关键 [44]。未来的研究应着力弥合理论研究与工程实践之间的差距，推动人工智能技术更好地服务于储能电站的智能化运行管理 [31]。
6.3 应用与商业模式挑战
人工智能技术在储能电站的实际应用中面临多重挑战，这些挑战不仅涉及技术层面，也与商业模式的成熟度紧密关联。一个突出的挑战是初期较高的投资和运营成本。智能储能系统所需设备与技术成本偏高，致使系统投资成本居高不下[37]。此外，随着储能系统集采中标价格的下降，储能安全投入成本受到压缩，投运后的系统安全问题成为关注焦点[26]。对于中小运营商而言，高昂的初始投资构成了显著压力，其部分依赖融资模式（例如通过能源即服务（ESaaS）模式来缓解）[18]。
除了成本因素外，技术应用的深度与广度同样面临挑战。尽管人工智能，尤其是大模型优化算法的应用已显著提升了同等容量储能的收益和效率，但仍需深入挖掘储能应用的各种场景，以充分推动其在源网荷储全链条中的价值实现[25]。目前，由于新能源强制配置下的储能普遍存在利用率低、“建而不用”的问题，现有技术与实际应用需求之间的匹配度以及运行管理效率均存在挑战[31]。
商业模式的不成熟亦是制约人工智能在储能领域广泛应用的关键因素之一。尤其对于新能源配建的储能，其商业模式尚未明晰，导致收益率普遍偏低，从而严重影响了投资者的积极性[6]。传统的电力市场交易模式多为中长期合同，而储能主要参与时效性短、频率相对较高的现货及辅助服务市场[7]，这要求储能系统具备更高的灵活性和快速响应能力，对运行管理和市场交易策略提出了新的要求。
与此同时，电力市场的高速发展及规则的不断完善为人工智能应用提供了契机。例如，基于大模型的AI自动化控制能够帮助储能系统更好地适应市场变化，实现自动控制闭环[41]。在政策层面，中国取消了新能源强制配储政策，推动储能配置转向市场化选择，鼓励储能参与峰谷套利、辅助服务等多元收益模式[18]。这一向市场导向的转型不仅为探索“储能+X”等新商业模式奠定了基础，也激发了人工智能技术在优化储能运行策略、提高市场参与效率方面的应用潜力[25]。未来，通过进一步的政策引导与市场机制创新，有望推动人工智能技术在储能领域更为广泛的推广与应用，从而克服当前存在的技术和商业模式挑战。
6.4 未来发展趋势
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7. 结论
本综述深入探讨了人工智能（AI）在储能电站运行管理中的广泛应用及其日益突出的重要作用。研究表明，AI与储能技术的深度融合正在深刻地重塑能源产业格局，并成为推动新型电力系统构建与能源体系转型升级的关键技术 [9,11,16]。AI技术显著提升了储能系统的运行效率、可靠性、安全性以及经济性 [13,20,37]。具体而言，AI的应用体现在多个关键环节：通过优化能量管理和调度策略，AI能够最大化能源的利用效率，尤其在整合波动性较强的可再生能源方面展现出巨大潜力 [6,37,42]；智能调度系统能够有效应对电力现货市场带来的挑战，提升系统灵活性 [6]；AI驱动的预测性维护和异常检测技术显著提高了储能电站的安全性、降低了运维成本，并延长了设备寿命，实现了从传统人工巡检向智慧运维的转变 [1,17,19,24,26,34,40]。AI在电力市场的智能交易和电价预测中也发挥着积极作用，促进了电力市场的健康发展 [29]。企业实践案例，如宁夏能环宝、国网山东电力、弘正储能、海博思创、宁德时代、阳光电源、寄云科技等，均印证了AI技术在光伏电站管理、电网调度、储能系统全生命周期管理、智能运维及微电网智能调度等领域的成功应用和显著成效 [5,23,24,33,35,36,43]。这些应用不仅带来了可观的经济效益，也为可持续发展和环境保护做出了积极贡献 [15,29]。
尽管AI在储能电站运行管理中的应用前景广阔，但目前该领域仍面临一系列挑战。技术层面，智能储能系统的进一步发展需要解决如数据上云、海量数据采集标准化等基础问题 [31]。对于前沿技术如AI大模型，其在能源领域的应用尚处于初期，可靠性、泛化能力以及与能源领域Know-How的深度融合仍需进一步验证与提升 [35]。同时，如深度强化学习等特定算法在能源调度中的应用，仍需更深入的实验分析和具体的应用场景设想来揭示其优势与劣势 [42]。实践层面，构建智慧运维体系需要克服将理论研究与工程应用紧密结合的障碍 [31]。AI与储能融合的商业化进程中，数据、成本和标准化是面临的核心挑战 [18]。此外，掌握足够的数据量、积累丰富的项目经验以及深刻理解整个电力系统，是未来储能系统集成商和解决方案供应商的关键门槛 [23]。
展望未来，人工智能在储能电站运行管理领域的研究与发展将聚焦于克服当前挑战，并进一步拓展应用深度与广度 [15,30,31]。未来的研究方向应包括但不限于：提升AI模型的智能化水平和泛化能力，以适应更复杂多变的运行环境和应用场景 [35]；发展适用于大规模储能系统的分布式智能算法，如分布式强化学习，以解决复杂决策空间和长期规划问题 [44]；构建贯穿储能电站全生命周期的智能化管理体系，实现多能源协同优化 [35]；推动预测性维护技术向更精细化、主动化方向发展，实现电池健康状态的精准预测和早期预警 [19]；探索AI在虚拟电厂、能源互联网等新型能源业态中的应用潜力，甚至构建虚实融合的能源元宇宙 [14]。要实现这些发展目标，需要加强跨学科、跨领域的协同创新，促进人工智能技术与电力电子、电化学、控制工程等传统领域的深度融合 [24]。同时，政策支持、标准化规范的建立以及数据共享机制的完善也将是推动AI在储能领域可持续发展的关键要素 [18,31,35]。通过各方的共同努力，AI与储能的相互赋能将加速能源领域的智能化转型，为构建更加高效、清洁、安全和可持续的能源未来提供强劲动力 [4,12,25]。
References
[1] 储能电站智能运维：保障高效运行的全流程解析 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1823749289757555770&wfr=spider&for=pc
[2] 储能+AI：开启智能化能源新时代 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824450155906041022&wfr=spider&for=pc
[3] 2025储能十大技术趋势预测：重构与进化 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzIxNzU1Mzg5Ng==&mid=2247526717&idx=6&sn=b384a400d43af502130b39cf3041eefe&chksm=964b4af17098219f773b93b36e26efd60eebfe9c9ba37496b1491f70a8b798296e34863d3cf6&scene=27
[4] AI赋能能源产业：落地应用与全面革新 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1817654361031210476&wfr=spider&for=pc
[5] AI赋能储能：重构能源价值第二曲线 https://news.sohu.com/a/866551190\_121489117
[6] AI赋能：破解储能安全与调度难题 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1817672129999808518&wfr=spider&for=pc
[7] AI大模型破局：储能电网破解能源管理“不可能三角” https://www.elecfans.com/d/6486128.html
[8] 基于深度强化学习的光伏抽水蓄能互补系统智能调度 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1677342801471204333&wfr=spider&for=pc
[9] 人工智能赋能新型电力系统建设 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1819944121078323817&wfr=spider&for=pc
[10] AI赋能工商业储能：技术应用与部件优化 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1825644124497363702&wfr=spider&for=pc
[11] AI赋能储能：解锁能源革命的智慧密码 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1830363484872658114&wfr=spider&for=pc
[12] 人工智能与储能系统双向赋能应用探讨 https://roll.sohu.com/a/813679404\_121628214
[13] 人工智能赋能电力系统储能发展方案 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1767601420677195414&wfr=spider&for=pc
[14] AI赋能储能电网，破解能源“不可能三角” https://baijiahao.baidu.com/s?id=1828162511903520301&wfr=spider&for=pc
[15] AI赋能工商业储能：智能化未来 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824475984851527811&wfr=spider&for=pc
[16] AI赋能：构建新型电力系统与能源体系 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1817956902591474811&wfr=spider&for=pc
[17] 储能电站极早期预警系统：防患未“燃” https://baijiahao.baidu.com/s?id=1827124157807825071&wfr=spider&for=pc
[18] 储能与AI融合：技术创新、行业实践与未来趋势 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1829267043110936560&wfr=spider&for=pc
[19] AI预测性维护：设备管理新利器，助力企业降损增效 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824266295383622928&wfr=spider&for=pc
[20] AI赋能储能：智能运维与3S融合重塑能源未来 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1826348275665146160&wfr=spider&for=pc
[21] 2025储能十大技术趋势预测：从规模扩张到价值重构 https://www.las.ac.cn/front/product/detail?id=c7e19f9078d4adbcddbc380dd7ccc6fb
[22] AI时代：电力与智能的双向赋能与挑战 https://blog.csdn.net/2401\_86189088/article/details/145923858
[23] AI赋能：海博思创如何用数据“智造”储能未来？ https://finance.sina.cn/2025-04-02/detail-inerutkm3382871.d.html
[24] 阳光电源iSolarBPS：AI赋能储能电芯预诊断，护航高安全 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1797357028799785698&wfr=spider&for=pc
[25] AI赋能，“储能+X”驱动绿色转型 http://www.nea.gov.cn/20250418/35ce766b94cb42d893b7c23e76834999/c.html
[26] 储能电站：主动安全预警技术走向“主动防御” http://baijiahao.baidu.com/s?id=1825644692087452735&wfr=spider&for=pc
[27] 索未来AI技术赋能新能源产业升级 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824104005843257939&wfr=spider&for=pc
[28] 电机预测维护：AI赋能，“亿点点”提升 https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/1931872102/7326076602001a9lg
[29] 人工智能赋能电力：11个场景案例速览 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1793483355672237206&wfr=spider&for=pc
[30] 人工智能赋能电力：潜力释放与挑战并存 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1818144538243582948&wfr=spider&for=pc
[31] 储能智慧运维：为储能发展提供新思路 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1785957490413979734&wfr=spider&for=pc
[32] 国家电网自主研发新型电网运行控制系统赋能电力系统智能化 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1830270426565410910&wfr=spider&for=pc
[33] 山东电力：AI赋能电网调度，从“人工经验”到“数智赋能” https://baijiahao.baidu.com/s?id=1828928195410193729&wfr=spider&for=pc
[34] AI与机器学习赋能智能运维 https://cloud.tencent.com/developer/article/2463709
[35] DeepSeek微电网大模型：AI驱动源网荷储一体化智能调度 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1824465216978678808&wfr=spider&for=pc
[36] 能环宝AI监测：重塑光伏电站管理，保障高效运维 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1827718033836523856&wfr=spider&for=pc
[37] 智能储能系统：新能源高效利用的智能化管理 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1771220891299031360&wfr=spider&for=pc
[38] AI赋能智能电网：巡检数据自动分析与故障预警 https://cloud.tencent.com/developer/article/2485677
[39] 科硕数字人在预测性维护中的应用与展望 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1818565219485722976&wfr=spider&for=pc
[40] 双登发布全栈式AI储能管理系统，开启储能安全智慧化新纪元 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzA4Mjg1NjkyNQ==&mid=2650770504&idx=3&sn=68c268c44452ab39eda2bc30d39da6f8&chksm=8665f7c7b14b47ff2a638fb6245ab6010532e3edd2f4b2c5e58b5233dd0a08afafd2e11db1d9&scene=27
[41] AI大模型赋能储能电网：多企业应用突破能源管理瓶颈 https://g.pconline.com.cn/x/1900/19004216.html
[42] 能源系统深度强化学习最优调度算法性能比较 https://blog.csdn.net/iJrQjHDnmT/article/details/146035057
[43] 宁德时代发布天恒·智储智慧储能管理平台 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1829817144710339828&wfr=spider&for=pc
[44] 分布式强化学习最新进展：性能提升与成本降低 https://www.thepaper.cn/newsDetail\_forward\_26353658
[45] 压气储能电站智能建造体系构建与关键技术研究 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1823424094238848314&wfr=spider&for=pc